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J-GLOBAL ID：202002287122127641   整理番号：20A0616788

運動リハビリテーションのための閉ループ脳-機械インタフェイスフレームワーク設計【JST・京大機械翻訳】

A closed-loop brain-machine interface framework design for motor rehabilitation

著者 (4件)： Pan Hongguang (College of Electrical and Control Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China) ,  Mi Wenyu (College of Electrical and Control Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China) ,  Lei Xinyu (College of Electrical and Control Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China) ,  Deng Jun (College of Safety Science and Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 58  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳-機械インタフェイス(BMI)は,皮質ニューロン活動を検出し,新しい方法を作成することにより,障害者に対する運動システムをリハビリテーションするために採用することができる。本論文では,モータリハビリテーションの機能を達成するために,復号器,エンコーダおよび補助制御装置を含む2つの一般化BMIフレームワークを提案し,古典的単一結合情報伝達モデルに基づいて比較した。まず第一に,Wienerフィルタに基づく復号器とスパイキングニューロンのネットワークに基づくエンコーダを設計して,不在情報経路を補償し,電荷平衡皮質内微小刺激電流をスパイキングニューロンネットワークの入力として選択した。第二に,閉ループBMIフレームワークを定式化するために,2つの補助制御装置をモデル予測制御の戦略に従って設計する。そこでは,制御装置入力は関節筋肉軌跡の位置と知覚された位置ベクトルニューロンの平均発火活動軌跡である。3番目に,いくつかの整数パラメータが電荷平衡皮質内微小刺激電流に含まれ,制御入力を解くための最適化問題もこれらの決定変数を含むことを考慮して,粒子群最適化アルゴリズムを採用してハード最適化問題を解決した。著者らは,これらのシミュレーションを通して2つの提示したフレームワークのモーター回復有効性を比較して,将来のBMIシステム設計のためにより良いフレームワークを選択した。提案フレームワークは,将来のライフに適用されるBMIシステムを設計するための重要な理論的指針を提供する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *リハビリテーション ,  有効性 ,  Wienerフィルタ ,  ネットワーク ,  最適化問題 ,  符号器 ,  システム設計 ,  電流 ,  障害者 ,  電動機 ,  復号器 ,  インタフェイス ,  制御装置 ,  定式化 ,  皮質

著者キーワード (5件)： 脳-機械インタフェイス ,  フレームワーク設計 ,  補助コントローラ ,  スパイキングニューロンのネットワーク ,  粒子群最適化

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 運動 ,  リハビリテーション ,  脳 ,  設計